keras.backend中常用的优化器

在Keras中，keras.backend模块提供了许多常用的优化器，这些优化器用于更新模型的权重以最小化损失函数。以下是一些常用的优化器及其使用示例：

1. SGD（随机梯度下降法）：

   from keras.optimizers import SGD
   optimizer = SGD(lr=0.01, momentum=0.9)
   

2. Adam：

   from keras.optimizers import Adam
   optimizer = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999)
   

3. RMSprop：

   from keras.optimizers import RMSprop
   optimizer = RMSprop(lr=0.001, rho=0.9)
   

4. Adagrad：

   from keras.optimizers import Adagrad
   optimizer = Adagrad(lr=0.01)
   

5. Adadelta：

   from keras.optimizers import Adadelta
   optimizer = Adadelta(lr=1.0, rho=0.95)
   

6. Adamax：

   from keras.optimizers import Adamax
   optimizer = Adamax(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999)
   

7. Nadam：

   from keras.optimizers import Nadam
   optimizer = Nadam(lr=0.002, beta_1=0.9, beta_2=0.999)
   

这些优化器可以在编译模型时通过设置optimizer参数来使用，例如：

model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

还可以在训练时根据需要更改优化器的超参数，例如：

model.optimizer.lr.assign(0.001)

Keras还提供了一些其他的优化器，你可以在官方文档中查找更多信息。请注意，不同的优化器适用于不同的问题和数据集，因此在选择优化器时应该根据具体情况进行实验和比较。